검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'llm'통합검색 결과 입니다. (328건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

[AI는 지금] 앤트로픽, '메가 IPO' 초읽기…연내 상장 가시화

앤트로픽이 연내 기업공개(IPO)를 목표로 잠재 투자자 대상 설명회를 마련하는 등 상장 준비에 속도를 내고 있다. 인공지능(AI) 기업 중에서도 손꼽히는 대규모 IPO가 될 것으로 점쳐지는 가운데 기업가치와 재무 부담, AI 안전성 논란 등이 상장 과정의 주요 변수로 거론된다. 2일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 앤트로픽은 오는 14일 미국 샌프란시스코 본사에서 잠재 기관투자자들을 대상으로 투자자 설명회를 개최할 예정이다. 설명회에는 앤트로픽 주요 경영진이 참석해 투자자들의 질문에 답변할 것으로 알려졌다. 앤트로픽은 이르면 내달 9일이 포함된 주간부터 IPO 공식 마케팅에 들어가는 방안을 검토하고 있다. 이 경우 추수감사절인 11월 26일 이전에 거래를 시작할 수 있는 일정이 된다. 구체적인 상장 시점과 IPO 세부 사항은 아직 확정되지 않았으며 논의 과정에서 일정이 변경될 가능성도 있는 것으로 전해졌다. 앤트로픽의 상장 일정은 당초 9~10월께로 거론됐지만 11월로 늦춰졌다. 앞서 비공개로 IPO 서류를 제출한 뒤 시장에서는 10월 상장 가능성이 거론됐으나 3분기 실적을 추가로 확인한 뒤 투자자들을 만나는 방향으로 일정이 조정된 것으로 전해졌다. 시장에서는 앤트로픽의 기업가치가 1조 8000억~2조 달러 수준에 이를 수 있다는 관측이 나온다. 앤트로픽 역시 스페이스X의 IPO 규모에 맞먹거나 이를 넘어서는 수준의 상장을 기대하고 있는 것으로 알려졌다. 클로드는 오픈AI의 챗GPT만큼 대중적인 인지도를 확보하지는 못했지만 기업 고객이 성장을 견인하고 있다. 특히 소프트웨어 개발자 등을 중심으로 사용이 확대되면서 안정적인 매출 성장 기반을 갖췄다는 평가를 받는다. 실제로 앤트로픽은 은행과 헤지펀드, 기업용 소프트웨어 업체 등과 클로드를 업무에 통합하기 위한 협력을 확대하고 있다. 다만 실적만 놓고 보면 기업가치에 비해 적자 규모가 상당하다. 블룸버그가 지난 8월 확보한 자료에 따르면 앤트로픽은 지난해 약 46억 달러의 매출을 기록해 전년 3억 8600만달러에서 크게 증가했지만 순손실은 약 420억 달러로 전년 약 83억 달러보다 5배가량 확대됐다. 영업손실도 80억 달러를 웃돌았으며 순손실 가운데 340억 달러 이상은 부채의 공정가치 변동에 따른 것으로 파악됐다. IPO 시장 여건도 앤트로픽의 상장 과정에서 변수로 작용할 수 있다. 올해 스페이스X와 SK하이닉스의 기록적인 상장을 제외하면 신규 상장 종목 100여 개의 가중평균 수익률은 약 4% 하락한 것으로 집계됐다. 같은 기간 S&P500과 나스닥100은 각각 12%, 20% 상승했다. 오우라를 비롯한 일부 기업들이 상장 일정을 미루는 등 IPO 시장의 불확실성이 이어지는 상황이다. AI 안전성을 둘러싼 논란도 이어지고 있다. 최근 AI 에이전트와 관련한 고강도 해킹 사례가 잇따르면서 앤트로픽과 오픈AI 등 주요 AI 개발사들은 AI 기술의 안전성과 통제 문제에 대한 검증 요구를 받고 있다. 블룸버그는 앤트로픽 관련 사안에 정통한 관계자 발언을 인용해 "IPO 일정이 계속 변경될 수 있다"면서 "늦어도 올해 말까지는 상장할 것으로 예상된다"고 말했다.

2026.10.02 10:54이나연 기자

AMD, 반도체 설계도구 다루는 에이전틱 AI '로스' 출시

생성 AI 활용 영역이 텍스트/이미지 생성과 소프트웨어 개발, 보안 취약점 탐색에 이어 반도체 설계까지 확대되고 있다. 기존 전자설계자동화(EDA) 기술은 설계·검증 과정의 자동화와 최적화를 지원해왔다. AI는 한 단계 더 나아가 설계자의 의도를 해석하고 여러 설계 도구를 연결해 작업을 수행하는 방향으로 진화하고 있다. AMD는 1일 하드웨어와 실리콘 설계, 보드 설계, 검증과 디버깅 등 임베디드 시스템 개발 전반을 돕는 에이전틱 AI 어시스턴트 'AMD 로스(AMD Ross)'를 공개하고 개발자 대상 지원에 들어갔다고 밝혔다. AI가 개발자 지시 받아 반도체 설계·디버깅 AMD 로스는 개발자가 대화형 문장으로 지시한 문서 검색, 명령 실행, 디버깅, 설계 최적화 등을 해석한 후 각종 개발 도구와 직접 연결해 필요한 작업을 수행한다. 임베디드 시스템의 하드웨어와 소프트웨어 간 역할 분담, 고수준 합성(HLS)을 이용한 하드웨어와 실리콘 설계, 최적화와 디버깅 등을 수행한다. 반도체 설계 과정에서 반복적으로 발생하는 분석과 검증 작업도 처리할 수 있는 역량을 갖췄다. 실시간 처리에 중요한 타이밍 처리가 어긋나는 경우 이를 식별하고 원인을 분석한 뒤 개선 방안을 제시하고 신호 캡처와 디버그 코어 구성, 인터페이스 분석 등을 지원하는 방식이다. AMD는 이를 위해 자사 기술 문서와 제품 가이드, 백서, 애플리케이션 노트 등을 기반으로 한 'AMD 지식 베이스'를 구축했다. 여기에 전문가가 작성한 에이전트 스킬을 결합해 특정 설계 작업에 필요한 절차와 방법론을 재사용할 수 있도록 했다. MCP로 설계도구와 AI 연결... LLM 선택도 자유롭게 AMD 로스는 특정 거대언어모델(LLM)이나 통합개발환경(IDE) 대신 개방형 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 통해 AMD의 임베디드 개발 도구와 AI 에이전트를 연결한다. VS 코드, 커서, 데빈, 클로드 코드, 깃허브 코파일럿 CLI, 코드 CLI 등 호환되는 IDE나 명령줄 환경을 활용할 수 있다. 또 특정 LLM에 종속되지 않아 오픈웨이트 모델이나 상용 LLM, 또는 자체 구축한 모델 중 적합한 모델을 선택할 수 있다. 보안이 중요한 반도체·임베디드 개발 환경을 고려해 인터넷과 분리된 에어갭 환경도 지원한다. AMD 지식 데이터베이스와 임베딩 모델, MCP 서버를 내부 환경에 구축한 뒤 자체 보안 정책에 맞는 LLM을 사용할 수 있다. 별도 라이선스 없이 사용... 기능은 매월 확대 AMD 로스는 오늘(1일)부터 윈도 운영체제와 리눅스용으로 제공된다. 개발자는 AMD 계정으로 로그인한 뒤 운영체제에 맞는 MCP 서버를 내려받아 사용할 수 있다. 별도 라이선스 비용은 필요 없지만 FPGA와 시스템반도체(SoC)등 하드웨어 설계·검증·구현용 도구인 '비바도(Vivado)', 비바도 기반 반도체에서 작동하는 소프트웨어 개발 도구인 '비티스(Vitis)' 등 기존 개발 도구 라이선스가 필요하다. AMD는 로스에 대한 업데이트를 매월 진행할 계획이다. 특히 기존 비바도와 바이티스의 제품 출시 주기와 별도로 로스의 업데이트를 진행하며, 추가적인 AMD 임베디드 개발 도구와 워크플로우 기능을 순차적으로 제공한다는 방침이다. 반도체 업계도 에이전틱 AI 경쟁 본격화 에이전틱 AI가 소프트웨어 개발을 넘어 FPGA와 적응형 SoC, 엣지 AI 플랫폼 등으로 적용 범위를 넓히면서 반도체 설계 현장에서 AI가 담당하는 역할도 점차 확대될 것으로 전망된다. 시높시스는 AI를 활용한 PPA 최적화에서 나아가 설계·검증 작업을 자율적으로 수행하는 자율형 워크플로우를 제공중이다. 케이던스 역시 AI 기반 설계공간 탐색과 PPA 최적화에 이어 여러 블록을 동시에 최적화하는 에이전틱 AI 설계 플랫폼을 선보였다. 삼성전자 역시 강화학습과 생성 알고리듬을 활용한 회로 설계 자동화와 여러 AI 에이전트가 설계 단계 간 결과를 주고받는 멀티 에이전트 워크플로우를 추진하고 있다. 업계에서는 반도체 설계가 복잡해지고 개발 기간 단축에 대한 요구가 커지면서 AI의 역할이 더욱 확대될 것으로 보고 있다. 특히 상품화 전 가장 많은 시간이 필요한 검증 과정을 자동화해 개발 시간을 단축할 수 있게 됐다.

2026.10.01 14:20권봉석 기자

비용 낮추고 성능 높였다…업스테이지 '솔라 미니 4' 공개

업스테이지가 전체 350억 파라미터 가운데 추론 시 30억 파라미터만 활성화하는 소형 거대언어모델(LLM)을 선보이며 복잡한 추론부터 반복 업무 자동화까지 아우르는 LLM 투트랙 전략을 본격화한다. 업스테이지는 자체 개발한 최신 LLM '솔라 미니 4'를 공개했다고 1일 밝혔다. 솔라 미니 4는 전문가혼합(MoE) 구조를 적용해 전체 350억 파라미터 중 추론 과정에서 30억 파라미터만 선택적으로 활성화하도록 설계됐다. 모델 성능은 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스(AAII) 기준 종합 24점을 기록했다. 활성 파라미터 30억 규모의 소형 모델 가운데 최고 수준으로, 알리바바 '큐원 3.6-35B-A3B'와 엔비디아 '네모트론 3.5 라이트닝' 등 동급 모델을 앞섰다는 설명이다. 활성 파라미터가 더 많은 모델과 비교해서도 경쟁력을 보였다. 업스테이지는 엔비디아 '네모트론 3 울트라', 구글 '젬마 4 31B', 샤오미 '미모 V2.5' 등 상위 체급 모델과도 대등하거나 앞선 성능을 기록했다고 강조했다. 솔라 미니 4는 양자화를 적용하면 그래픽처리장치(GPU) 1장으로 구동할 수 있다. 적은 활성 파라미터를 바탕으로 응답 속도와 처리 비용을 낮추면서 기업 내부 서버에 직접 설치하는 온프레미스 환경에서도 활용 가능하다. 업스테이지는 솔라 LLM을 프로와 미니 두 갈래로 운영한다. 솔라 프로는 복잡한 판단이 필요한 고난도 에이전트 작업에, 솔라 미니는 단계별 업무 자동화 등 반복 작업을 빠르고 토큰 효율적으로 처리하는 데 특화했다. 솔라 미니 4는 글로벌 응용 프로그램 인터페이스(API) 라우팅 플랫폼 오픈라우터를 통해 API로도 제공된다. 업스테이지는 오는 10일까지 API 가격을 70% 할인하는 출시 기념 프로모션을 진행한다. 김성훈 업스테이지 대표는 "솔라 미니 4는 동급 경쟁 모델을 모두 앞서며 소형 LLM의 새로운 기준을 제시했다"며 "복잡한 에이전트 업무는 '프로', 대규모 업무 자동화는 '미니'로 체계화한 솔라 LLM을 통해 기업이 업무에 가장 알맞은 AI를 선택할 수 있도록 하겠다"고 말했다.

2026.10.01 09:47이나연 기자

마키나락스, '런웨이'서 AI 성능·자원·비용 한눈에 보여준다

마키나락스가 기업이 인공지능(AI)의 성능과 자원, 비용을 직접 파악하고 통제할 수 있도록 AI 운영체제(OS)를 고도화했다. AI 운영 전반에 대한 기업의 자율적인 통제권을 높여 '기업 AI 주권'을 강화한다는 취지다. 마키나락스는 AI OS '런웨이' 2.4.0 업데이트를 통해 새로운 기능을 추가했다고 30일 밝혔다. 런웨이는 데이터와 모델, 현장 시스템을 연결하고 AI 개발부터 배포와 재학습까지 전 과정을 통합 관리하는 플랫폼으로 폐쇄망을 포함한 보안 환경에서도 운영할 수 있다. 이번 업데이트는 기업이 AI의 성능과 자원, 비용을 직접 파악하고 통제할 수 있도록 거버넌스 기능을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 주요 기능에는 ▲토큰 사용량 통합 대시보드 ▲입력 데이터 드리프트 감지 ▲추론 요청·응답 로깅 ▲추론 성능 모니터링 ▲워크로드 파드(Pod) 단위 자원 모니터링 ▲계층별 자원 사용 통계 ▲스토리지 브라우저 업로드·다운로드 등이 추가됐다. 가장 눈에 띄는 기능은 '토큰 사용량 통합 대시보드'다. 대규모언어모델(LLM) 사용이 확대되면서 기업의 토큰 사용량과 비용 관리 필요성이 커진 가운데 조직·프로젝트·모델별 토큰 소비 현황을 한 화면에서 확인할 수 있도록 했다. 온프레미스와 클라우드 등 배포 환경과 관계없이 사용량을 집계할 수 있는 것도 특징이다. 인프라가 혼재된 환경에서도 토큰 사용 현황을 통합적으로 파악해 비용을 관리할 수 있도록 지원한다. AI 모델의 배포 이후 성능 변화를 관측하는 기능도 강화했다. '입력 데이터 드리프트 감지'는 모델에 입력되는 데이터 분포가 학습 당시 데이터 등 기준 데이터와 얼마나 달라졌는지를 자동으로 비교해 변화 여부를 감지한다. 정답 데이터가 확보되기 전에도 입력 데이터의 분포 변화를 포착할 수 있어 모델 성능 저하 가능성을 사전에 파악할 수 있다. 설정한 이상 조건에 도달하면 사용자에게 자동으로 알림을 제공하며 추론 요청·응답 로깅과 추론 성능 모니터링을 통해 재검증이나 재학습 시점을 판단할 수 있도록 지원한다. 인프라 자원에 대한 가시성도 높였다. '워크로드 파드 단위 자원 모니터링'을 통해 그래픽처리장치(GPU)·중앙처리장치(CPU)·메모리·스토리지 사용량과 재시작 횟수 등을 개별 파드 단위로 확인할 수 있으며 '계층별 자원 사용 통계'에서는 워크스페이스·프로젝트·생성자·워크로드별 자원 현황을 확인할 수 있다. 웹에서 파일을 직접 올리고 내려받을 수 있는 '스토리지 브라우저 업로드·다운로드' 기능도 추가됐다. 이를 통해 AI 운영 과정에서 필요한 데이터 관리 편의성도 높였다. 런웨이는 올해 초 2.0 버전을 통해 개방형 아키텍처 재편과 보안 정책 강화, 권한 기반 거버넌스 확립 등을 추진했다. 이후 국방과학연구소, 한국수자원공사, 보험개발원 등에 적용되며 제조·국방·금융·공공 등 고보안·고규제 환경으로 활용 범위를 넓히고 있다. 심상우 마키나락스 최고기술책임자(CTO)는 "이번 업데이트로 고객은 AI 도입 이후의 성능 저하 여부는 물론, 자원과 비용이 효율적으로 쓰이고 있는지까지 투명하게 들여다보고 문제가 생기기 전에 대응할 수 있게 됐다"며 "성능·자원·비용에 대한 자율적 통제권 확보는 자사 AI를 주도적으로 운영하는 '기업 AI 주권' 실현의 핵심"이라고 말했다.

2026.09.30 17:40이나연 기자

[AI는 지금] 삼성·네이버 손잡은 미스트랄, 연내 한국 법인 설립하나

유럽의 오픈AI로 알려진 프랑스 인공지능(AI) 스타트업 미스트랄이 해외 거점 확대에 나선 가운데 한국 법인이 연내 설립될지 주목된다. 올해 서울에서 현지 조직 구축을 위한 인력 채용을 이어가고 있는 데다, 이달 초 삼성전자 주도의 대규모 투자 유치와 네이버와의 협력까지 성사되면서다. 미스트랄은 지난 28일(현지시간) 공식 블로그를 통해 독일 뮌헨에 새로운 AI 허브를 열었다고 밝혔다. 허브에는 물리AI와 산업AI 전담 연구팀, 응용AI 엔지니어들이 배치되며 현지 연구·엔지니어링 인력 채용도 확대한다. 미스트랄은 BMW, 지멘스 에너지 등과 산업AI 협력을 진행하고 뮌헨공대(TUM)와도 연구 협력을 추진한다. 미스트랄이 지난 7월 공개한 계열사 목록에 따르면 프랑스 본사를 비롯해 룩셈부르크, 싱가포르, 영국, 미국, 스페인, 스위스, 폴란드, 독일, 호주, 아랍에미리트(UAE), 네덜란드 등에 법인·계열사를 두고 있다. 한국은 아직 포함되지 않았다. 한국에서도 서울을 중심으로 조직 구축 움직임이 구체화되고 있다. 현재 미스트랄 공식 채용공고 홈페이지에는 서울 지역 인력을 대상으로 한 채용 공고가 12여건 올라와 있다. 리드 배포 전략가, 리드 응용AI 엔지니어, 리드 응용AI 엔지니어·풀스택, 리드 응용과학자, 응용과학자, 수석 응용AI 엔지니어·인프라/데브옵스 등 연구·개발부터 배포·인프라까지 다양한 직무를 포함한다. 미스트랄은 한국 인재를 대상으로 한 응용과학자 인턴십도 진행한다. 인턴십 대상자는 파리 또는 런던에서 6개월간 근무한 뒤 정규직으로 전환돼 신규 서울 오피스를 구축하는 팀원으로 합류할 예정이다. 국내 기업과의 협력도 확대되고 있다. 미스트랄은 지난 8일 삼성전자가 주도한 30억 유로 규모 시리즈D 투자를 유치했다. 이번 투자로 기업가치는 210억 유로 이상으로 평가됐다. 삼성전자는 미스트랄과 전략적 파트너십을 맺고 반도체 설계·제조에 특화된 AI 모델을 공동 개발하기로 했다. 네이버클라우드와는 지난 7월 제조AI 시장 공략을 위한 전방위 파트너십을 체결했다. 네이버클라우드 플랫폼을 통한 미스트랄 제품 공급과 함께 국내 고객사에 전담 엔지니어를 파견하는 등 국내 사업을 본격화하기로 했다. 양사는 아시아·유럽을 잇는 제조AI 시장 공략과 함께 글로벌 소버린AI 시장 공동 진출도 추진한다. 특히 이같은 협력은 최근 이재명 대통령의 프랑스 국빈 방문 기간에도 공식 논의됐다. 8일(현지시간) 열린 한·프랑스 비즈니스 라운드테이블에서는 삼성전자와 미스트랄 간 전략적 투자협력 추진, 네이버와 미스트랄의 소버린AI 시장 공동 진출 방안에 대한 기대가 공유됐다. 이 대통령의 프랑스 국빈 방문 당시 기업인 자격으로 현지 일정에 참여했던 한 AI 기업 대표는 "네이버와 미스트랄이 여러 일정에서 함께 움직이는 모습을 보였다"며 "미스트랄이 아시아 시장에서 사업을 확대할 때 한국을 검증 시장으로 삼고 이후 아시아 허브로 확장하는 전략을 고려할 가능성이 있다"고 전망했다. 이어 "한국에서 미스트랄과 국내 기업 간 협력을 통해 성과를 만들고 이를 유럽 시장으로 연결하는 구조라면 양측 모두에게 전략적인 의미가 있을 것"이라고 부연했다.

2026.09.30 17:04이나연 기자

KT AI 모델 라우팅 기술, 글로벌 벤치마크 2위

KT가 자체 개발한 AI 모델 라우팅 기술이 글로벌 공개 벤치마크에서 2위를 기록했다. 이용자 요청에 따라 여러 AI 모델 가운데 적합한 모델을 자동으로 골라 연결하면서 서비스 품질과 비용을 동시에 최적화하는 기술이다. KT는 자체 개발한 '오토모델라우터(AutoModelRouter)'가 LLM 라우터 전문 벤치마크 '라우터 아레나(RouterArena)'의 정확도·비용 종합 평가에서 2위에 올랐다고 27일 밝혔다. 라우터 아레나는 미국 라이스대학교 연구진이 개발한 LLM 라우터 평가 플랫폼이다. 관련 연구는 머신러닝 분야 국제학회 ICLR 2026 정식 논문으로 채택됐다. 약 8400개 질의를 이용해 라우터의 응답 정확도와 비용 효율성, 입력 변화에 대한 안정성 등을 평가한다. KT 기술은 공개 리더보드에 'KT-ModelRouter'라는 이름으로 등록됐다. 이 가운데 응답 정확도와 비용을 함께 측정하는 'Acc-Cost Arena'에서 2위를 기록했다. 해당 리더보드에는 학계가 개발한 기술뿐 아니라 마이크로소프트의 'Azure Model Router' 등 상용 라우터도 올라 있다. AI 모델 라우팅은 기업이 여러 AI 모델을 동시에 활용하는 멀티모델 환경이 확산되면서 중요성이 커지고 있다. AI 모델마다 번역과 요약, 코딩, 추론 등 잘하는 영역이 다르고 성능과 이용 비용에도 차이가 있기 때문이다. 오토모델라우터는 이용자의 요청이 들어오면 업무 유형과 난이도, 지식 분야 등을 분석한다. 이후 각 AI 모델의 응답 품질과 이용 비용을 비교해 해당 작업을 처리하기 적합한 모델로 요청을 자동 연결한다. 가령 비교적 단순한 번역이나 정보 확인은 요구되는 품질을 충족하면서 비용이 낮은 모델에 맡기고, 전문적인 분석이나 복잡한 추론이 필요한 요청에는 고성능 모델을 사용하는 방식이다. 이용자에게는 하나의 AI 서비스로 보이지만 내부적으로는 요청에 따라 서로 다른 모델이 작동한다. 특히 무조건 성능이 가장 높은 모델이나 가격이 가장 낮은 모델을 고르는 대신 기업이 설정한 목표 품질과 비용 조건을 함께 고려하도록 설계했다. 기업 입장에서는 업무마다 AI 모델을 직접 비교해 선택하는 과정을 줄이면서 필요한 성능과 예산에 맞춰 AI 서비스를 운영할 수 있다. 오토모델라우터는 KT가 추진하는 '토큰 팩토리(Token Factory)'에도 활용된다. 여러 AI 모델과 토큰 이용 환경을 통합하는 과정에서 이용자 요청에 적합한 모델을 자동 배정해 서비스 품질과 토큰 사용 비용을 조절하는 역할을 맡는다. KT는 향후 오토모델라우터의 성능을 고도화하는 동시에 새로운 AI 모델을 유연하게 추가할 수 있는 멀티모델 운영 환경을 구축할 계획이다. 김준석 KT 에이전틱AI랩장은 “AI 시대에는 가장 뛰어난 단일 모델을 확보하는 것뿐 아니라 상황에 맞는 최적의 모델을 얼마나 지능적으로 활용하느냐가 중요하다”며 “오토모델라우터는 이러한 AI 오케스트레이션 역량을 구현한 기술로, 토큰팩토리를 비롯한 KT의 에이전틱 AI 서비스 경쟁력을 뒷받침하는 핵심 기술이 될 것”이라고 말했다.

2026.09.27 09:15박수형 기자

모두의 AI, 현실이 되다…'AI페스타' 1년만에 확 달라진다

지난 해 열린 AI페스타 25에서는 생성형 인공지능(AI)과 거대언어모델(LLM)의 가능성을 폭넓게 선보여 많은 각광을 받았다. 1년 만에 돌아온 AI 페스타 26에서는 실제 산업 현장에서 성과를 내는 실전 AI 중심 행사로 한 단계 더 업그레이드된다. AI 모델의 성능을 소개하는 데서 기업 업무와 제조·물류·공공·안보 등 다양한 현장에서 AI가 어떻게 적용되고 있는지 보여주는 전시가 될 전망이다. 과학기술정보통신부가 지정한 국가 공식 인공지능주간(AI Week) 대표 행사인 AI 페스타 26은 오는 10월 6일부터 8일까지 서울 코엑스 C홀에서 열린다. 올해는 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 AI가 실제 산업과 기업 현장에서 만들어내는 변화와 성과에 초점을 맞췄다. 지난해 AI 페스타 25는 AI 산업 전반을 큰 틀에서 조망하는 방식으로 전시장을 구성했다. AI 코어존, AI 융합존, AI 트렌드존, AI 거브존 등 4개 콘셉트로 나눠 초거대 AI 모델, AI 반도체, 클라우드와 데이터 인프라, 산업별 AI 활용 사례, 생성형 AI, 공공·정책 분야 AI 등을 폭넓게 소개했다. 지난해 AI 페스타 25에는 국내외 203개 기업이 참가해 466개 부스를 운영했고, 약 6만 명의 관람객이 찾았다. 사흘간 행사에 하루 평균 2만 명 안팎이 방문한 셈이다. 생성형 AI 열풍이 이어지던 시기 대기업과 AI 전문기업, 클라우드·데이터 기업, 스타트업, 공공기관 등이 대거 참가하면서 국내 대표 AI 산업 행사로서의 위상을 키웠다. 올해는 전시장 구성부터 확 달라진다. 지난해의 4개 대분류 전시 체계에서 벗어나 9개 테마 특별관을 운영한다. 독자 AI 파운데이션 모델, AI 경진대회, 피지컬 AI·로봇, K-AI 파트너십, 에이전틱 AI+X, AI 반도체, AI 인프라, 국방 AI, 보안·양자 등이 주요 전시 축이다. 지난해 전시장 구성은 생성형 AI와 AI 생태계 전반을 한자리에서 소개하는 데 무게를 뒀다. 하지만 올해는 시장 수요가 빠르게 확대되는 기술과 산업별 활용 분야를 각각 독립된 전시 주제로 전면에 배치했다. 전시장 자체가 AI 산업의 기술 흐름과 사업 수요를 보여주는 지도로 바뀌는 셈이다. 행사 주최 측은 올해 약 210개 기업, 500개 이상 부스 규모로 코엑스 전시홀을 가득 채워 행사를 준비하고 있다. 참가 기업 부스는 지난해 466개보다 최소 34개 이상 증가한다. 참가 기업과 부스 수는 22일 현재 집계 기준이다. 최종 실적은 행사 종료 후 확정된다. 올해 전시에서 가장 주목할 분야는 에이전틱AI다. 생성형 AI가 사용자의 질문에 답하거나 문서·이미지·코드를 생성하는 데 초점을 맞췄다면, 에이전틱 AI는 주어진 목표에 따라 필요한 정보를 찾고 업무를 계획하며 여러 시스템과 도구를 연계해 실제 작업을 수행하는 방향으로 발전하고 있다. 기업의 AI 도입 수요도 단순 챗봇 구축이나 회의록 요약, 문서 작성 보조 등 개별 기능을 활용하는 단계에서 업무 프로세스 전반을 자동화하는 단계로 옮겨가고 있다. 고객 상담, 영업 지원, 마케팅 운영, 데이터 분석, 소프트웨어 개발, 구매·정산·인사 업무 등에 AI를 연결하려는 기업이 늘면서, AI 경쟁의 기준도 모델 성능만으로 평가하기 어려워졌다. 이제는 기존 업무 시스템과 얼마나 안정적으로 연결되는지, 민감한 기업 데이터를 안전하게 관리할 수 있는지, 실제 업무 시간을 얼마나 줄이고 생산성을 높이는지가 AI 도입의 핵심 조건으로 떠오르고 있다. 에이전틱 AI+X 특별관은 이러한 기업 수요를 반영해 AI가 산업과 직무별 업무에 어떤 방식으로 결합될 수 있는지를 보여주는 공간이 될 것으로 예상된다. 피지컬 AI·로봇도 올해 전시장 변화의 핵심 축이다. 피지컬 AI는 AI가 화면 속 데이터와 문서를 처리하는 데 머물지 않고, 로봇·센서·제어 시스템과 결합해 현실 공간을 인식하고 판단하며 실제 행동까지 수행하도록 하는 기술이다. 제조 현장에서는 품질 검사와 설비 관리, 물류 현장에서는 분류·이송과 재고 관리, 서비스 공간에서는 안내·배송·안전 관리 등에 적용할 수 있다. 지난해에도 로보틱스와 산업 AI가 AI 융합 분야에서 다뤄졌지만 올해는 피지컬 AI·로봇을 별도 특별관으로 구성했다. AI가 디지털 업무를 지원하는 기술을 넘어 공장과 물류센터, 병원, 도심 공간 등 물리적 현장에서 일하는 기술로 확장되고 있음을 반영한 것이다. AI 반도체와 AI 인프라가 독립 전시 축으로 부각된 것도 지난해와 다른 점이다. 지난해에는 초거대 AI 모델, 반도체, 클라우드, 데이터 인프라 등이 AI 코어존 안에서 함께 소개됐다. 올해는 AI 반도체와 인프라를 각각 별도 테마로 구성해 AI 산업의 경쟁이 모델 개발을 넘어 컴퓨팅 자원과 서비스 운영 역량까지 확대되고 있음을 보여준다. AI 모델을 학습하고 운영하려면 고성능 반도체와 서버, 데이터센터, 클라우드, 네트워크, 데이터 관리와 전력 효율 기술이 필요하다. 생성형 AI와 에이전틱 AI 서비스가 확산될수록 기업은 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라와 보안 체계까지 확보해야 한다. AI 페스타 26이 AI 반도체와 AI 인프라를 전면에 배치한 배경이다. 보안·양자와 국방 AI를 별도 특별관으로 구성한 것도 주목된다. AI가 사무 자동화와 인터넷 서비스 영역을 넘어 국가 기반시설, 공공 서비스, 제조와 안보 분야로 확산하면서 보안성, 신뢰성, 안정성은 AI 활용 전제 조건이 되고 있다. 기업과 기관이 민감 데이터와 핵심 산업 정보를 다루는 AI를 도입할수록 데이터 보호, 접근 통제, 모델 보안, 사이버 위협 대응 역량의 중요성도 커지고 있다. 행사의 성격도 기술 전시회에서 AI 비즈니스 플랫폼으로 넓어진다. 기술 공급기업과 AI 도입을 검토하는 수요기업을 연결하는 비즈니스 매칭 라운지, AI 스타트업 밋업데이, B2B 테크투어 등이 함께 운영된다. 전시장에서 기술을 소개하는 데 그치지 않고 실제 도입 상담과 협업, 투자, 판로 개척으로 이어질 수 있도록 하겠다는 취지다. AI 서밋과 퓨처테크 컨퍼런스, 퀀텀포럼, 사이버보안 컨퍼런스, AI 융합 인재개발 포럼 등 분야별 프로그램도 행사 기간 이어진다. 마지막 날에는 실제 산업 현장에서 구현된 AI 사례를 집중적으로 소개하는 AIR 쇼케이스가 열릴 예정이다. AI 페스타 26 관계자는 "지난해가 생성형 AI를 통해 국내 AI 산업의 가능성과 기술 저변을 확인한 자리였다면 올해는 AI가 기업과 산업 현장에서 실제로 어떤 문제를 해결하고 어떤 성과를 내는지를 보여주는 데 초점을 맞췄다"며 "에이전틱 AI와 피지컬 AI, 반도체와 인프라를 아우르는 전시와 비즈니스 프로그램을 통해 기술 공급기업과 수요기업이 실질적인 협력 기회를 만들 수 있도록 하겠다"고 말했다.

2026.09.22 14:32남혁우 기자

포티투마루, 에이전틱 AI 특허망 확대한다

포티투마루가 거대언어모델(LLM)부터 에이전틱 인공지능(AI)까지 국내외 특허 출원을 확대하며 엔터프라이즈 AI 시장을 겨냥한 기술 권리화에 속도를 내고 있다. 포티투마루는 '대형 언어 모델 기반의 데이터 표현 생성 방법 및 시스템' 특허를 국내와 미국에 출원했다고 21일 밝혔다. 해당 특허는 한국에서 등록 결정이 완료됐으며 미국에서도 출원을 마쳤다. 이번 특허는 LLM이 기업 내 비정형 문서에서 정보를 읽고 사용자가 원하는 형태의 표나 차트로 정리해 제공하는 기술이다. 기업 데이터에 기반해 답변에 포함된 수치를 확인하는 절차를 적용해 기업용 경량화 모델(sLLM)의 응답 정확도를 높이고 환각 현상을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 기업 데이터 연산과 추론 기능을 결합해 분석 결과를 시각화하는 것도 특징이다. 이를 통해 기업의 데이터 기반 의사결정을 지원하는 엔터프라이즈 AI 활용 범위를 넓힐 수 있다고 회사는 강조했다. 포티투마루는 에이전틱 AI 서비스 '사이트버니'와 관련한 특허도 확보하고 있다. '기업 데이터를 이용한 보고서 생성 방법 및 시스템' 특허는 국내 등록을 마쳤으며 분할출원을 통해 권리 범위를 확대하고 있다. 미국과 유럽에서는 심사가 진행 중이다. '생성형 AI 모델 기반 대화형 커뮤니케이션 에이전트 서비스 제공 방법' 특허는 한국 출원과 PCT 국제출원을 거쳐 지난 1월 미국 출원을 완료했다. 최근에는 언어모델을 활용해 데이터 보안을 강화하는 보안 시스템 관련 특허 출원도 마쳤다. 포티투마루가 국내외에 출원하거나 확보한 특허는 국내 63건, 미국 39건, 유럽 18건, PCT 국제출원 2건 등 총 122건이다. 생성형 AI 전환이 본격화된 2023년 이후에만 50건을 출원했다. 포티투마루는 확보한 특허 기술을 엔터프라이즈 LLM 솔루션에 순차적으로 적용하고 국내외 기업과 공공기관을 대상으로 공급을 확대할 계획이다. 김동환 포티투마루 대표는 "특허는 AI 기업 기술력을 증명하는 가장 객관적인 지표이자 글로벌 시장에서 사업을 지키는 안전망"이라며 "LLM과 에이전틱 AI 분야 핵심 기술의 국내외 출원을 지속 확대해 글로벌 시장에 견고한 특허 장벽을 구축하겠다"고 말했다.

2026.09.21 13:42이나연 기자

포티투마루, 폐쇄망 AI로 아부다비 공략…현지 기업과 사업 협력

포티투마루가 아랍에미리트(UAE) 아부다비 기업들과 인공지능(AI) 사업 협력 확대에 나선다. 현지 보안 환경에 맞춘 폐쇄망형 AI를 앞세워 UAE와 중동 시장에서 파트너 발굴과 공동 사업 기회를 넓힌다는 계획이다. 포티투마루는 17일 서울 삼성동 트레이드타워에서 열리는 '한-아부다비 네트워킹 포럼'에 참가해 아부다비 기업들과 비즈니스 미팅을 진행한다고 밝혔다. 한국무역협회와 아부다비상공회의소가 공동 주최하는 행사로 AI·첨단제조·헬스케어·친환경 에너지 등 분야의 양국 기업들이 참여한다. 포티투마루는 디지털 AI 정부 플랫폼과 금융 핀테크·인프라 보안·인력 매칭 AI·산업 자동화 분야 기업들과 잇따라 미팅을 갖는다. 온프레미스 환경에서 구동하는 LLM42와 RAG42 도입을 비롯해 결제 데이터 기반 개인화 금융 분석과 이상거래 탐지, 공공·인프라 관리 자동화, 제조·에너지 공정 최적화 에이전트 구축 등을 논의할 예정이다. 아부다비는 대규모 투자 자본과 AI 인프라를 바탕으로 한국 기업과의 기술 공동개발과 사업화 협력을 확대하고 있다. UAE 시장을 넘어 아시아와 아프리카·유럽 등으로 사업을 넓힐 수 있는 거점이라는 점도 강점으로 꼽힌다. 샤미스 알리 알 다헤리 아부다비 지역사회 개발부 의장 겸 아부다비상공회의소 제2부회장은 전날 열린 아부다비 투자 포럼 서울에서 "아부다비에 약 1조 8000억 달러(약 2457조 5400억원) 규모 국부펀드 자산이 모여 있다"며 "아시아와 아프리카·유럽·중동을 잇는 입지를 갖추고 있다"고 밝혔다. UAE 정부는 국가 차원의 AI 전략을 확대하면서 데이터 현지화와 보안 준수도 요구하고 있다. 포티투마루는 외부 인터넷과 분리된 기업 내부 환경에서도 독립적으로 구동하는 AI 솔루션을 앞세워 현지 수요를 공략할 계획이다. 이번 포럼에 참가하는 아부다비 기업 가운데는 한국 AI 기업과 리셀러 협력이나 온프레미스 거대언어모델(LLM) 구축, 디지털 정부 플랫폼 협업을 원하는 기업들도 포함됐다. 포티투마루는 공공 분야 AI 전환 경험과 폐쇄망 구축 기술을 활용해 현지 기업들과 구체적인 협력 방안을 논의한다. 포티투마루는 검색증강생성과 AI 독해, 도메인 특화 경량화 모델 등을 기업과 공공기관에 공급하는 에이전틱 AI 스타트업이다. 기업 내부 데이터와 업무 시스템을 연결해 AI가 검색과 분석을 넘어 실제 업무 절차를 수행하도록 지원하고 있다. 중동 사업도 넓히고 있다. 포티투마루는 앞서 사우디아라비아 네옴 프로젝트 컨설팅과 샤르자 디지털청 협력을 추진했으며 이번 포럼을 계기로 아부다비까지 사업 접점을 확대한다는 구상이다. 김동환 포티투마루 대표는 "이번 포럼 참가하는 아부다비 기업들은 AI 정부 플랫폼, 금융 핀테크, 인프라 보안, 산업 자동화 등 실질적인 AI 도입 수요를 구체적으로 보유하고 있어 협력의 시너지가 크다"며 "데이터 주권과 보안을 담보하는 온프레미스 에이전틱 AI를 바탕으로, 현지 파트너들과 긴밀히 협력해 사우디에 이어 아부다비 및 GCC 전역의 엔터프라이즈 AX 시장에서 가시적인 수출 성과를 창출해 낼 것"이라고 밝혔다.

2026.09.17 15:50김동원 기자

포티투마루, 정부 공인 AI 제품·서비스로 공공 진출 탄력

포티투마루의 도메인 특화 경량 언어모델과 고정밀 검색증강생성(RAG) 솔루션이 정부의 인공지능(AI) 제품·서비스로 인정받으며 공공 AI 조달시장 진출 기반을 확보했다. 포티투마루는 'LLM42 v.1.1'과 'RAG42 v.1.3'이 정부 'AI 제품·서비스 확인제' 인증을 동시에 취득했다고 16일 밝혔다. AI 제품·서비스 확인제는 AI 기본법 시행령에 근거해 실제 AI 처리 연산체계와 학습·추론 성능을 갖춘 제품과 서비스를 확인하는 제도다. 이렇게 공인된 제품은 다수공급자계약(MAS) 참여와 일반 입찰 적격심사, 소프트웨어 단가계약 등 공공조달 과정에서 우대받을 수 있다. LLM42 v.1.1은 공공·국방·제조 등 보안이 중요한 분야를 겨냥한 경량 언어모델이다. 인터넷이 차단된 폐쇄망(온프레미스) 환경에서 근거 기반 질의응답과 문서 요약, 업무 문서 작성, 도표·이미지 분석 등을 지원하도록 설계됐다. RAG42 v.1.3은 기관 내부 문서를 검색해 질문과 관련된 근거를 언어모델에 제공하는 엔터프라이즈 RAG 솔루션이다. PDF·워드·한글(HWP)·스캔 이미지 등을 딥러닝 기반 문서 분석과 광학문자인식(OCR)으로 처리한다. 또 의미 기반 검색과 재정렬을 거쳐 답변에 필요한 정보를 제공하며 문서별 접근 권한과 검색 로그, 답변 품질 평가 기능도 지원한다. 두 제품은 한국정보통신기술협회(TTA)의 서류 심사와 시연 및 현장 기술 심사를 거쳐 AI 처리 연산체계의 동작성과 결과 출력, 연계 구동성을 검증받았다. 포티투마루는 앞서 LLM42로 공공·민간 AI 신뢰성 인증을 각각 국내 최초로 획득했다. 이번 확인제 취득을 계기로 공공기관과 지자체 등을 대상으로 AI 솔루션 공급 및 공공조달 시장 공략을 확대할 계획이다. 김동환 포티투마루 대표는 "대한민국 1호 인공지능 신뢰성 인증에 더해 이번 조달 우대 자격까지 완비했다"며 "검증된 기술적 완성도와 신뢰성을 바탕으로 중앙 부처 및 지자체, 공공기관의 AI 전환(AX) 구축 사업과 공공 조달 시장 공략에 속도를 낼 것"이라고 강조했다.

2026.09.16 15:03이나연 기자

한컴, 공공행정에 LLM·비전 AI 심는다…AX 사업 가속

한컴이 대규모언어모델(LLM)과 비전 인공지능(AI)을 공공행정 업무에 적용하며 공공 AI 전환(AX) 사업 확대에 박차를 가한다. 한컴은 지난 15일 대구공공시설관리공단과 AI 기반 혁신 행정 서비스 구현을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 16일 밝혔다. 이번 협약은 한컴 AI 기술을 공단의 실제 행정 업무에 적용해 업무 효율성과 실무 편의성을 높이고 데이터 기반 디지털 행정 혁신 모델을 구축하고자 마련됐다. 양측은 오는 11월 30일까지 AI 기술을 행정 업무에 적용하는 기술검증(PoC)을 진행한다. 한컴은 LLM과 비전 AI 등 자체 AI 기술을 활용해 시스템 설계와 기술·서비스 개발을 지원할 계획이다. 특히 공단이 축적해온 비정형 데이터를 실제 AI 업무에 활용하는 데 초점을 맞췄다. 공단이 보유한 보고서와 업무 매뉴얼 등을 한컴 AI 솔루션과 연계해 공공시설 관리 분야 업무 지식을 AI가 활용할 수 있는지를 확인할 예정이다. 이 과정에서 AI의 답변 정확도와 행정 업무에 특화된 기능도 검증한다. 단순히 생성형 AI를 도입하는 데 그치지 않고 실제 공공기관이 보유한 내부 업무 데이터를 기반으로 현장 활용 가능성을 확인한다는 구상이다. 공공 서비스에 활용할 수 있는 새로운 AI 서비스 발굴에도 나선다. 양측은 공단이 보유한 공개 데이터 활용에 협력하고 공공 서비스의 질을 높일 수 있는 AI 기반 지능형 서비스를 공동으로 발굴할 계획이다. 향후 AI 기술을 활용한 추가 공동 사업도 모색한다. 한컴은 최근 공공기관과 기업을 대상으로 AX 사업을 확대하고 있다. 국회 빅데이터 플랫폼 'AI국회' 1단계 사업을 비롯해 BGF그룹 AI 지식 검색 시스템과 한국서부발전 생성형 AI 사업 등을 수행했다. 한국수력원자력의 원전 특화 생성형 AI 플랫폼 '하이누리'에는 '한컴어시스턴트'를 연계하며 산업별 AI 적용 경험도 확보 중이다. 향후에는 여러 AI 에이전트와 기업 데이터, 업무 시스템을 통합 운영하는 '에이전틱 OS'로 사업 영역을 넓힌다는 목표다. 최근 남양유업과 실제 업무 환경에 에이전틱 OS를 적용하기 위한 PoC에도 착수하며 공공뿐 아니라 제조·유통 분야로 AX 사업을 확대하고 있다. 최재남 한컴 공공AI사업실장은 "이번 협약은 우리 AI 기술을 실제 공공행정 업무에 적용하고 효과를 검증하는 의미 있는 출발점"이라며 "대구공공시설관리공단과 긴밀히 협력해 현장에서 체감할 수 있는 AI 기반 행정 혁신 모델을 만들고 이를 다양한 공공 분야로 확산해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.16 11:43한정호 기자

베스핀글로벌, 업스테이지와 울산 공교육 AI에 국산 LLM 입힌다

베스핀글로벌이 국산 대규모언어모델(LLM)을 활용해 공교육 인공지능(AI) 서비스 고도화에 나선다. 학생이 학습 과정에 능동적으로 참여하는 AI 에이전트를 구축하고 향후 전국 교육청과 교육 관련 공공기관으로 적용 범위를 확대한다는 목표다. 베스핀글로벌은 업스테이지와 국산 LLM 및 에이전틱 AI 기술을 결합해 교육 AI 서비스를 고도화하고 이를 전국 시·도교육청과 교육 관련 공공기관으로 확대하기 위한 전략적 제휴를 체결했다고 15일 밝혔다. 첫 적용 대상은 울산교육청의 AI 교수학습 서비스 '우리 아이(AI)'다. 베스핀글로벌이 자체 '헬프나우 에이전틱 AI 플랫폼'을 기반으로 구축한 서비스로, 이번 협력을 통해 업스테이지의 국산 LLM을 결합한다. 기존에는 학생의 질문에 답변하는 방식이 중심이었다면 앞으로는 학생의 학습 과정과 맥락을 이해하고 다음 학습까지 연결하는 AI 학습 파트너로 서비스를 고도화할 계획이다. 양사는 역할을 나눠 교육 특화 AI 서비스를 구현할 방침이다. 업스테이지의 국산 LLM은 학생의 질문과 학습 맥락을 이해하고 추론하는 역할을 맡는다. 베스핀글로벌의 헬프나우 에이전틱 AI 플랫폼은 이를 교육 콘텐츠와 데이터, AI 에이전트와 연결해 실제 학습 서비스로 구현한다. 이를 통해 단순 질의응답을 넘어 학생별 학습 수준과 필요에 맞는 AI 서비스를 제공한다는 구상이다. AI가 학생 질문에 답하는 데 그치지 않고 학습 과정에서 필요한 정보와 서비스를 연결하며 다음 단계의 학습을 지원하는 방식이다. AI 에이전트 적용 범위도 넓힌다. 베스핀글로벌은 향후 과목별 학습을 비롯해 진로·진학, 독서, 외국어 등 영역별 AI 에이전트를 확대해 학생의 학습 전 과정을 지원하는 교육 AI 생태계를 구축할 계획이다. 울산교육청에서 확보한 공교육 AI 모델은 다른 지역으로 확산한다. 양사는 울산에서 검증한 서비스와 플랫폼 구조를 기반으로 전국 시·도교육청과 교육 관련 공공기관에서 공동으로 활용할 수 있는 에이전틱 AI 플랫폼 모델을 구축한다는 목표다. 베스핀글로벌은 이번 사업을 공공 AI 적용 영역을 행정 효율화에서 국민이 직접 이용하는 서비스로 확대하는 계기로 삼을 방침이다. 특히 학생과 교사가 실제 교육 과정에서 AI를 활용하도록 해 공교육 분야에서 에이전틱 AI 활용 사례를 확보한다는 구상이다. 업스테이지도 국산 LLM의 공공 활용 범위를 교육 분야로 확대한다. 양사는 국산 LLM과 에이전틱 AI 플랫폼을 결합해 특정 교육청에 국한되지 않고 전국 공교육 현장에서 활용할 수 있는 AI 서비스 구조를 확보할 계획이다. 허양호 베스핀글로벌 코리아 대표는 "울산 우리 아이는 공교육 AI가 행정 효율화를 넘어 학생의 학습 경험 자체를 변화시킬 수 있음을 보여주는 사례"라며 "이번 고도화를 시작으로 헬프나우 에이전틱 AI 플랫폼을 기반으로 전국 교육청이 활용할 수 있는 공교육 AI 플랫폼 모델을 만들어 나가겠다"고 말했다. 변재경 업스테이지 클라우드 사업부문 대표는 "국산 LLM 경쟁력은 국민 일상에서 실제 가치로 증명돼야 하며 공교육은 그 효용이 가장 넓게 전달될 수 있는 분야"라며 "베스핀글로벌의 에이전틱 AI 플랫폼 역량과 우리 국산 LLM을 결합해 대한민국 학생 누구나 자신의 학습 수준과 필요에 맞는 AI 학습 경험을 누릴 수 있도록 하겠다"고 밝혔다.

2026.09.15 14:15한정호 기자

질문 난이도 따라 LLM 골라 쓴다…라이너, 모델 API 출시

라이너가 질문 난이도에 따라 적합한 거대언어모델(LLM)을 자동 배정해 답변 품질을 유지하면서 토큰 비용을 50% 이상 줄이는 모델 응용 프로그램 인터페이스(API)를 출시했다. 라이너는 AI 오케스트레이션 솔루션 '라이너 모델 API'를 출시했다고 15일 밝혔다. 기존에는 답변 품질을 높이기 위해 모든 질문을 고가의 프런티어급 모델로 처리하는 경우가 많았다. 하지만 질문마다 난이도가 다른 만큼 간단한 질의까지 고성능 모델로 처리하면 불필요한 비용이 발생할 수 있다. 라이너는 자체 AI 서비스를 운영하며 축적한 모델 평가 경험을 정밀 오케스트레이션 기술에 활용했다. 앞서 회사는 라이너 검색, 라이너 스콜라, 라이너 라이트, 라이너 파이낸스 등 다양한 AI 에이전트 제품을 운영하며 서로 다른 LLM 성능을 다각도로 비교·검증해왔다. 라이너의 실사용 환경 자체 데이터 평가 결과, 고성능 모델로 배정된 질의 비중은 약 43%로 나타났다. 코딩과 수학, 복합 추론이 필요한 고난도 질의는 상위 모델을 적용하고 나머지 57%의 일반 질의에는 효율적인 모델을 배정해 비용 절감 효과를 높였다. 이 과정에서 라이너는 실제 이용자의 다양한 질의 패턴을 반영하기 위해 비식별 처리한 대표 질의 데이터셋도 구축했다. 일상적인 탐색부터 업무 처리와 학술 연구까지 다양한 이용 패턴을 분석해 모델 배정 알고리즘을 최적화했다. 라이너 모델 API는 기존 API를 교체하는 방식으로 적용할 수 있도록 설계됐다. 기업이 새로운 LLM이 나올 때마다 모델별 성능과 비용을 직접 비교하고 교체해야 하는 부담도 줄이는 것을 목표로 한다. 김진우 라이너 대표는 "모든 질문을 상위 모델로만 처리하는 방식은 간단한 계산에 매번 슈퍼컴퓨터를 동원하는 것과 같다"며 "끊임없이 쏟아지는 신규 모델 성능과 단가를 개발사가 매번 검증하고 교체해야 하는 번거로움을 라이너 모델 API가 해결할 것”이라고 말했다. 이어 "기업들이 비용 부담과 모델 선택의 피로감에서 벗어나 핵심 업무 혁신에만 몰입할 수 있는 환경을 만들겠다"고 부연했다.

2026.09.15 11:45이나연 기자

시진핑 "AI 개방·협력·공유해야"…브릭스서 中 주도권 메시지

시진핑 중국 국가주석이 비서방 신흥국 연합체인 '브릭스(BRICS)'를 무대로 인공지능(AI) 분야에서 자국 영향력 확대에 나섰다. 미국과 AI 기술·규범을 둘러싼 주도권 경쟁이 치열해지는 가운데 오픈소스 기조를 앞세워 신흥국과 협력을 강화하고 중국 중심의 AI 생태계를 넓히려는 행보로 풀이된다. 13일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 시 주석은 이날 인도 뉴델리에서 열린 제18차 브릭스 정상회의에서 회원국을 대상으로 AI 오픈소스 협력체를 구축하고 대규모언어모델(LLM) 개발과 응용 분야의 협력을 확대하자고 제안했다. 중국이 협력체 구축을 주도하고 AI 관련 세미나와 교육 프로그램도 운영한다는 구상이다. 중국은 브릭스 국가를 위한 AI 오픈소스 구역을 구축하고 LLM 개발·응용을 지원할 계획이다. AI 전문 연수와 교육을 통해 회원국의 기술 활용 역량을 높이고 개방형 AI 생태계를 함께 조성한다는 목표다. 시 주석은 "브릭스는 AI 분야에서 협력을 강화하고 오픈소스·개방·협력·공유를 장려해야 한다"고 밝혔다. 이번 제안은 글로벌 AI 거버넌스를 둘러싼 미·중 간 경쟁이 확대되는 상황에서 나왔다. 중국은 오픈소스 AI 생태계를 확대해 미국 기술에 대한 대안을 제시한다는 전략을 내세우고 있다. 미국의 오픈AI와 앤트로픽 등이 폐쇄형 모델을 중심으로 사업을 전개하는 것과 달리 중국은 오픈소스 모델을 중심으로 글로벌 AI 영향력 확대를 추진 중이다. 시 주석은 AI 기술 확산과 함께 국제적인 규범 마련 필요성도 강조했다. 그는 "사람을 중심에 두고 AI가 사회와 인류에게 도움이 되는 방향으로 발전하도록 해야 한다"며 "광범위한 공감대가 있는 글로벌 AI 거버넌스 체계를 조속히 형성해야 한다"고 짚었다. 다만 중국의 구상이 브릭스 회원국 전체의 지지를 얻을지는 불확실하다는 전망이 나온다. 브릭스가 전날 채택한 공동선언에는 중국이 제안한 오픈소스 AI 협력체가 명시적으로 포함되지 않아서다. 대신 AI 자원의 접근성을 높이기 위한 국제 협력을 확대하면서 안전성·보안·포용성·신뢰성을 확보해야 한다는 내용이 담겼다. 중국은 AI를 넘어 디지털 산업과 스마트 제조 등으로 협력 범위를 넓히겠다는 계획도 내놨다. 브릭스 디지털 산업 클라우드 플랫폼을 구축해 기술 교육과 산업 연계를 추진하고 회원국의 스마트 공장 건설과 제조업 전환·고도화를 지원한다는 구상이다. 무역·투자와 과학기술 인재 육성을 포함해 모두 5개 분야에서 협력을 강화한다는 목표다. 시 주석은 이같은 기술·산업 협력을 '글로벌 사우스(신흥국·개발도상국)' 국가 간 경제 협력으로 연결했다. 그는 "신흥시장에 기반을 두고 글로벌 사우스를 연결하는 강점을 발휘해 브릭스는 개방과 협력, 호혜와 상생을 견지해야 한다"며 "혁신 인큐베이터를 구축하고 전통 산업을 고도화하며 신흥 산업을 발전시키고 미래 산업을 배치해야 한다"고 말했다. 미국을 직접 언급하지는 않았지만 관세와 기술 규제 등 미국의 대중국 압박을 겨냥한 메시지도 내놨다. 시 주석은 글로벌 사우스가 다자주의를 지켜야 한다고 주장하며 "국제 규칙은 각국이 공동으로 써야 하며 '강권이 곧 정의'라는 논리는 통하지 않고 이미 오래전에 버려졌어야 한다"고 말했다. 이어 "국제법과 국제 규칙은 모든 국가에 똑같이 적용돼야 하며 이중잣대를 적용해선 안 된다"고 강조했다.

2026.09.14 12:35한정호 기자

"일하는 AI 만들려면 오케스트레이션부터"…워카토, 엔터프라이즈 MCP 전면에

워카토가 인공지능(AI)을 실제 업무와 연결하는 'AI 오케스트레이션' 시장 공략에 속도를 낸다. AI 에이전트와 기업 시스템을 연결하고 업무 흐름과 권한까지 통제해 AI가 단순 정보 조회를 넘어 실제 업무를 수행할 수 있도록 지원한다는 전략이다. 김도연 워카토 영업대표는 9일 서울 강남구 파크 하얏트 서울에서 열린 'C-스위트 & 리더스 포럼'에서 "AI를 실제 업무에 적용해 자동화하기 위해선 AI 오케스트레이션 또는 액션 레이어를 별도로 둬야 한다"며 "AI가 시스템과 바로 연결되는 것이 아니라 이 레이어에서 거버넌스와 통제, 비즈니스 로직을 담은 뒤 기간계 시스템과 연동돼야 한다"고 밝혔다. 워카토와 지디넷코리아가 공동 개최한 이번 행사는 'AI 오케스트레이션으로 만드는 새로운 기업 운영 방식'을 주제로 마련됐다. 기업 AI 활용을 개인 생산성 향상에서 핵심 비즈니스 운영으로 확대하기 위한 시스템 연결과 워크플로우, 거버넌스 구축 방안 등이 공유됐다. 워카토는 기업 애플리케이션과 데이터, 업무 프로세스를 연결·자동화하는 통합 플랫폼 기업으로, 최근 AI 오케스트레이션 사업을 확대 중이다. 김 영업대표는 AI가 기업 업무를 실질적으로 수행하려면 먼저 기존 IT 시스템과 연결돼야 한다고 강조했다. 기업 업무는 하나의 시스템에서 끝나지 않고 여러 시스템과 사람을 거쳐 처리되는 만큼, AI 역시 각 시스템의 업무 순서와 사용자 권한, 예외 처리 등 기존 비즈니스 로직을 따라야 한다는 설명이다. 그는 "이제는 AI에게 단순히 고객 정보를 보여달라는 수준을 넘어 고객의 환불을 처리해달라고 했을 때 백엔드 시스템에서 실제 처리가 자동화되는 형태를 고민해야 한다"며 "AI는 각 시스템의 거버넌스 통제를 따르면서 정해진 순서대로 업무를 수행할 수 있어야 한다"고 말했다. 특히 대규모언어모델(LLM)의 확률적 특성이 실제 업무 실행 단계에서는 위험 요인이 될 수 있다고 봤다. 숫자나 처리 순서에 오류가 허용되지 않는 업무는 LLM이 모든 과정을 직접 판단하도록 하기보다 검증된 워크플로우를 구축한 뒤 AI가 이를 호출하도록 해야 한다는 것이다. 워카토는 시스템 연결에 비즈니스 워크플로우를 결합하고 이를 AI가 활용하도록 하는 방식을 차별점으로 내세우고 있다. 김현수 워카토 상무는 기업 AI 도입이 실제 운영 단계에서 어려움을 겪는 주요 원인으로 시스템 연결 부족과 AI 정확도의 한계, 거버넌스 부재를 꼽았다. AI가 기업 시스템과 연결되지 않으면 최신 데이터를 조회하는 데 한계가 있을 뿐 아니라 데이터를 입력·수정하는 실제 업무까지 수행하기 어렵다고 짚었다. 김 상무는 "AI한테 모든 것을 맡길 수는 없다"며 "한 치의 오차도 발생하면 안 되는 업무는 검증된 비즈니스 로직을 AI가 호출하고 그 로직대로 동작하도록 해야 한다"고 강조했다. 이어 "AI 실행에는 권한 제어와 통제가 반드시 필요하고 사람의 승인이 필요한 단계나 시스템별 데이터 접근 제어, 실행 기록도 함께 관리돼야 한다"고 덧붙였다. 워카토는 이를 위한 핵심 기술로 '엔터프라이즈 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)'를 제시했다. MCP는 AI 모델이나 에이전트가 기업의 각종 시스템·데이터와 연결돼 정보를 조회하거나 실제 업무를 수행할 수 있도록 하는 표준 기술이다. 워카토 플랫폼은 1만 4000개 이상의 커넥터를 기반으로 기업 내 다양한 시스템을 연결하고 구축한 워크플로우를 MCP 형태로 전환할 수 있도록 지원하고 있다. 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)가 없는 오래된 레거시 시스템도 기존 인터페이스를 활용해 워크플로우와 연결함으로써 AI가 사용할 수 있도록 구성할 수 있도록 돕는다. 기업 내에서 부서별로 구축되는 MCP를 통합 관리하는 기능도 제공한다. 외부 MCP 서버를 워카토의 MCP 프록시를 통해 연결하면 어느 부서가 LLM과 MCP를 어떤 권한으로 사용했는지 추적할 수 있다. 등록된 MCP는 레지스트리에서 검색·재사용할 수 있으며 로깅과 모니터링, 접근 권한 관리도 함께 지원한다. 실제 비용 절감 사례도 소개했다. 미국 회계·컨설팅 기업 아이드 베일리(Eide Bailly)는 워카토 엔터프라이즈 MCP 서버를 고객 서비스 업무에 적용해 LLM 토큰 사용량을 약 90% 줄인 것으로 나타났다. LLM이 각 업무 단계를 직접 판단하는 대신 검증된 워크플로우를 호출하도록 구성하면서 모델이 판단에 사용하는 토큰을 줄였다는 게 회사 측 설명이다. 워카토는 향후 MCP뿐 아니라 기업 내 여러 AI 모델을 통합 관리하는 영역으로 오케스트레이션 범위를 넓힐 계획이다. 회사는 연례 행사 '월드 오브 워카토'에서 AI 게이트웨이 기능을 새롭게 선보일 예정이다. 기업 정책과 사용량 등에 따라 적절한 LLM으로 요청을 전달하는 모델 라우팅을 비롯해 사용량 제한, 로드밸런싱, 과금 분석 등을 지원해 여러 AI 모델을 사용하는 기업의 거버넌스 체계 구축을 지원한다는 목표다. 김 영업대표는 "이제 기업 AI는 단순 조회가 아니라 실제 업무를 수행할 수 있는 능력을 갖춰야 한다"며 "AI 에이전트나 LLM이 앞으로 어떻게 바뀌더라도 오케스트레이션 레이어가 견고하다면 기업은 변화에 관계없이 지속적으로 AI 서비스를 구축하고 활용할 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.09.09 09:59한정호 기자

장병탁 교수 "피지컬 AI는 이제 시작…데이터 팩토리 더 투자해야"

"우리나라가 거대언어모델(LLM)이나 텍스트, 이미지 데이터 축적 등에서는 30년 뒤졌다. 그러나 피지컬 인공지능(AI)은 이제 시작이다. 우리가 제조 데이터에 강점이 있는 만큼 데이터 팩토리에 더 투자해야 한다." 한국기계연구원이 7일 한국과학기술회관에서 '로봇, 피지컬 AI와 함께 내일의 산업생태계를 그리다'를 주제로 개최한 '2026 글로벌 기계기술 포럼'에서 장병탁 서울대 교수가 언급한 얘기다. 장 교수는 산업통상자원부 K-휴머노이드 연합 위원장을 맡고 있다. 이날 강연에서는 주로 피지컬 휴머노이드 AI의 정의와 로봇 및 AI 발전 속도와 변화상 등을 주로 언급했다. 이어 강연 막판에 데이터의 중요성을 강조했다. 경쟁력 병목은 모델보다 '좋은 행동 데이터'라며 데이터 플라이휠이 로봇 성능 격차를 만든다며 LLM에서 놓친 기회를 피지컬 AI에서 잡아야 한다며 마무리했다. 이어 주제 발표는 김민표 두산로보틱스 대표와 류석현 기계연구원 원장이 나섰다. 김 대표는 두산 로보틱스 미래 전략으로 휴머노이드를 꼽고, "휴머노이드를 만들어놓고, 무엇을 시킬지 고민하는 것이 아니라, 작업지능을 먼저 정하고 그에 맞는 몸을 만들어 가고 있다"고 말했다. 두산 로보틱스는 현재 협동로봇 단계에서 지능형 로봇 솔루션을 지나 오는 2028년 PoC(개념증명)를 목표로 산업용 휴머노이드를 개발할 계획이다. 두산로보틱스가 넘어야할 도전과제로는 데이터 확보난을 지적했다. 피지컬 AI는 LLM 연장선이 아니라, 별개의 문제라는 점과 LLM 데이터 보고는 인터넷인데, 이는 화석연료와 같은 한계 등을 지적했다. 결국 피지컬 AI에서 데이터를 얻는 문제가 아니라, 만드는 문제라는 것. 또 두 번째 도전 과제로는 시뮬레이터 데이터 한계(Sim to Real Gap) 등을 꼽았다. 작업 지능의 필요성과 시뮬레이션 데이터 한계를 넘어 서야 한다는 것. 이에 앞서 김 대표는 "현재 로보틱스 시장이 매출기준 전통 산업용 로봇시장 대비 협동로봇 시장이 10대 1이지만, 이는 조만간 반대가 될 것"이라며 "지난 20년간 SW는 디지털 안에서 가치를 만들었다면, 다음 20년 SW는 물리세계로 갈 것"이라고 예측했다. 류석현 원장은 '기계에서 지능으로–KIMM이 여는 피지컬 AI 시대'를 주제로 기계가 스스로 인식·판단·행동·학습하는 지능형 기계로 진화하는 미래와 피지컬 AI를 로봇·제조·에너지·환경·디지털 엔지니어링 분야로 확장하는 기계연 연구 비전을 소개했다다. 이날 강연에 앞서 기계연은 지난 4월 처음 공개했던 한국형 AI휴머노이드(V 0.5)의 업그레이드 버전(V 0.7) 4대를 선보여 관심을 끌었다. 박동일 기계연 첨단로봇연구센터장의 소개로 진행된 로봇 쇼 무대에서는 총 4대가 나와 각종 포퍼먼스를 선보였다. 아직은 완결성에서 다소 뒤쳐지지만, 끈 등 보조도구 없이 혼자서 국민체조를 하거나, 탈춤 추는 동작을 선보였다. 박동일 센터장은 "휴머노이드를 전체 조직이 1년간 밤낮없이 힘들게 연구해 왔다. 그런데, 오늘 행사를 위해 어제 밤 로봇을 들고 들어와 12시간 만에 설치하고, 리허설 하는 것이 더 힘든 시간이었다. 결국 총 6대 시범이 예정돼 있었으나, 2대는 펼쳐 보이지도 못했다"고 아쉬워했다. 한편 이날 행사에는 조승래, 황정아 의원(이상 더불어민주당)과 윤경숙 과기정통부 기초원천연구정책관, 김영식 국가과학기술연구회 이사장, 권오남 한국과학기술단체총연합회장, 강대임 UST 총장, 강건용 두원공과대학교 총장, 오상록 한국과학기술연구원장, 신석민 한국화학연구원장 등이 참석했다.

2026.09.07 22:44박희범 기자

"'인다이렉트 인젝션' 해커 공격, 듀얼 LLM으로 방어 가능"

'이병영 서울대 전기정보공학부 교수는 7일 에임인텔리전스가 개최한 'AI 리스크 컨퍼런스 서울 2026'에서 "듀얼 LLM'을 활용하면 해커의 '인다이렉트 인젝션' 공격을 효과적으로 방어할 수 있다"고 밝혔다. 이날 이 교수는 '듀얼 LLM을 활용한 에이전트 보호'를 주제로 발표했다. '듀얼 LLM'은 LLM이 사용자 의도에서 벗어난 명령을 수행하도록 유도하는 공격, 즉 '프롬프트 인젝션' 공격을 방어하기 위한 기술이다. 작동 원리는 LLM을 하나로 운영하는 것이 아니라 두 LLM을 격리해 운영하는 식이다. 사용자가 명령을 입력하는 LLM은 '신뢰할 수 있는 LLM(Trusted LLM)'에서 운영하고, LLM이 명령 수행을 위해 외부 웹이나 애플리케이션에 접근할 때에는 격리된 LLM에서 작업을 수행토록 한 구조다. 이 교수는 "프롬프트 인젝션 공격은 크게 두 가지로 나뉜다. LLM의 가드레일을 우회할 수 있는 '다이렉트 인젝션'과 공격자가 외부 데이터를 조정해서 사용자가 시키지 않은 일을 하게 만드는 '인다이렉트 인젝션' 공격 등이다"라며 "'인다이렉트 인젝션' 공격에서 LLM이 취약한 이유는 유저 프롬프트와 공격자의 컨텍스트가 섞인다는 것"이라고 설명했다. 그는 이어 "듀얼 LLM 기술을 적용하면 인다이렉트 인젝션 공격을 효과적으로 방어할 수 있다"며 "예를 들어 공격자가 외부 데이터를 조정해 모든 데이터를 삭제하라는 명령어를 입력해 놓았다고 가정하면, 기존의 방식대로 LLM을 사용하면 이같은 위협에 노출될 수밖에 없다. 반면 외부와 접촉하는 LLM이 샌드박스에서 리소스 권한이 주어지지 않은 격리된 환경에서 작동하고, 사용자가 명령을 입력하고 입력값을 받는 신뢰받을 수 있는 LLM에는 결과값을 보안에 영향을 주지 않은 값으로 제공하는 식이다"라고 밝혔다. 이 교수는 이날 실제 오픈클로에 이같은 듀얼 LLM 기술을 적용한 결과 공격 성공률은 0%, LLM 효율은 81.6%로 나타났다"며 "이는 베이스라인 LLM을 사용했을 때 효율과 비슷하다"고 말했다. 그는 "LLM은 명령 수행 시 외부 데이터 없이 작동할 수 없다"며 "LLM 및 AI 에이전트의 안전한 외부 데이터 접근을 어떻게 관리할 것인지 주목해야 할 때"라고 강조했다. "금융권, AI 보안 위협 대응 위해 6대 보안 수칙 지켜라" 김성웅 금융보안원 AI보안연구소장도 세션 발표에 나서 "AI발 자동화된 대규모 공격 위협은 우리 금융 산업에도 현실화됐다"고 지적했다. 김 소장은 "앤트로픽 미토스 등 프론티어 AI 모델은 시스템의 취약점을 탐색하고 공격까지도 가능하게 만들어졌다"며 "이같은 보안 위협은 현재 일부 업무나 시스템이 마비되고 제한적인 정보가 유출되는 국지적 사고에 머물겠지만 조만간 핵심 자금결제 시스템이 마비되거나 디지털 뱅크런과 같은 금융 시스템 자체가 흔들리는 대규모 보안사고로 이어질 가능성이 매우 높다"고 우려했다. 김 소장은 실제 다수 금융기관을 대상으로 AI 기반 공격을 수행한 사례를 소개했다. 금융보안원에 따르면 공격자는 딥시크 기반 AI 에이전트를 활용해 금융권 웹로직을 스캔, RCE(원격 코드 실행) 취약점을 통해 웹셀을 설치한 정황을 포착했다. 금융보안원은 이를 포착해 추가 악승코드가 내부 시스템으로 확산되지는 않았으나, 이를 AI 에이전트를 활용한 최초 공격 사례로 지목했다. 김 소장은 "기존 공격 양상이 한 곳을 집중 공격하는 표적형이거나 넓은 범위 대상의 공격 가능성을 탐색하는 스캔형이었다면, 이번 공격은 AI 에이전트를 활용한 표정형 공격을 넓은 범위에 적용하는 사례였다"고 진단했다. 아울러 김 소장은 이날 금융보안원이 지난 7월 발표한 '프론티어 AI 보안 위협 금융분야 대응 요령'의 세부 내용을 기반으로 AI발 위협에 대응해야 한다고 강조했다. '프론티어 AI 보안 위협 금융분야 대응 요령'에서는 AI 보안 위협에 대응해 ▲경영진 책임 강화 ▲자산 및 공급망 관리 강화 ▲취약점 및 패치 관리 ▲AI 기반 방어 자동화 ▲침해 확산 방지 ▲시스템 복원력 강화 등을 주문하고 있다. AI로 인해 사이버 보안 위협이 크게 고도화됐고, 이는 정보보호최고책임자(CISO)만의 역할로 국한하기엔 한계가 있다는 것이 김 소장의 주장이다. 이에 CISO뿐 아니라 경영진, 이사회 중심의 전사적 대응에 나서고, 자산과 취약점을 주기적으로 관리할 수 있어야 한다고 제언했다. 또한 그는 업무에 미치는 위험도를 고려한 AI 기반의 자동화 방어 체계를 수립하고, 제로트러스트 기반으로 침해사고가 발생하더라도 확산을 방지할 수 있어야 한다고 주문했다. 만약 사고가 발생하더라도 사후 관리 대책을 수립해 시스템 복원력을 높이는 것도 중요하다고 역설했다.

2026.09.07 17:06김기찬 기자

"올 2분기 AI·LLM서 발생한 취약점, 전년 比 14배 폭증"

올해 2분기 기준 인공지능(AI) 및 대규모 언어 모델(LLM)에서 발생한 보안 취약점이 전년 동기 대비 14배가량 늘어난 것으로 나타났다. 글로벌 사이버보안 기업 카스퍼스키(한국지사장 이효은)는 7일 이같은 내용을 담은 '분기별 익스플로잇(취약점 공격 도구) 및 취약점 보고서'를 발표했다. 보고서에 따르면 AI 도입이 다양한 산업군으로 빠르게 확대하면서 AI 서비스에서 발견되는 취약점도 크게 늘어난 것으로 나타났다. 올해 2분기 기준 AI 및 LLM 서비스에서 기록된 취약점은 935건으로 2025년 4분기(93건) 대비 10배 늘어난 것으로 나타났다. 1년 전 같은 기간과 비교하면 약 14배 늘어난 수치다. 보고서에 따르면 AI 관련 소프트웨어서 주요 문제로 나타난 것은 시스템 객체에 대한 취약한 접근 제어, 인증 및 권한 부여 구현 오류, 인젝션(Injection, 공격자가 악의적인 명령어나 데이터를 시스템에 몰래 삽입) 취약점인 것으로 나타났다. AI 서비스 자체의 취약점뿐만 아니라 AI 서비스로 위장한 악성 소프트웨어를 이용한 공격도 증가하고 있는 것으로 나타났다. 카스퍼스키의 최근 중소기업(SMB) 위협 보고서(SMB Threat Report)에 따르면, 2026년 첫 4개월 동안 카스퍼스키 보안 솔루션은 인기 AI 서비스로 위장한 PC용 악성 또는 원치 않는 소프트웨어를 이용해 중소기업을 공격한 사례를 3만3300건 이상 탐지했다. 전년 동기 대비 5배가량 급증한 수치다. 이에 AI 기술과 서비스가 기업의 업무 환경에 빠르게 통합됨에 따라 AI 관련 취약점과 이를 악용한 위혐에 대한 지속적인 관리의 중요성도 커지고 있다는 분석이 나온다. 알렉산더 콜레니스코프 카스퍼스키 멀웨어 전문가는 "AI 기술은 업무를 효과적으로 자동화하는 데 도움을 주지만, 조직 전반에서 AI가 빠르게 도입되면서 새로운 보안 과제가 발생하고 있다"며 "접근 제어와 인증, 인젝션 처리 과정의 취약점이 가장 빈번하게 나타나는 유형으로 확인되고 있다"고 분석했다. 그는 "보안 유지를 위해서는 기존의 패치 관리 만으로는 충분하지 않다"며 "적절한 시점에 위협을 탐지하고 차단할 수 있도록 인프라와 접근제어에 대한 실시간 가시성을 확보해야 한다"고 강조했다. 이효은 카스퍼스키 한국지사장도 "한국 역시 산업 전반에서 AI 도입이 가속화되면서 새로운 보안 위험에 직면했다"며 "많은 기업들이 AI 서비스를 뒷받침할 보안 통제 수단 구축은 종종 간과하고 있다. AI 서비스의 취약점을 위협 행위자들이 악용하기 쉬운 만큼, 기업들은 지속적인 위험 모니터링과 선제적인 보호를 결합한 포괄적인 보안 접근 방식을 통해 AI 환경을 보호해야 한다"고 말했다.

2026.09.07 10:57김기찬 기자

[현장] SK텔레콤 "차기 독파모 핵심은 '에이전트', 실행력 높인다"

SK텔레콤이 인공지능(AI)이 실제 업무를 스스로 수행하는 '에이전트 AI' 경쟁에 속도를 낸다. 현재 개발 중인 차기 독자 AI 파운데이션 모델의 실행 능력을 높여 복잡하고 장시간이 필요한 업무까지 처리하도록 고도화할 계획이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 3일 국회에서 열린 '에이전틱 AI 포럼'에서 "현재 차기 독자 AI 파운데이션 모델을 설계하고 있는데 에이전트 기능을 가장 중요하게 보고 있다"며 "과거에는 AI가 얼마나 똑똑하고 무엇을 알고 있는지가 중요했다면 이제는 어떤 일을 어디까지 할 수 있는지가 중요하기 때문"이라고 말했다. 이날 포럼은 조인철 더불어민주당 의원실과 이인선 국민의힘 의원실이 공동 주최하고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관했다. SK텔레콤은 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 정예팀으로 참여하며 자체 AI 모델 'A.X'를 고도화하고 있다. 지난 7월에는 6880억개 매개변수 규모의 2차 모델 'A.X K2'를 공개했다. 직전 모델인 A.X K1보다 국내외 14개 벤치마크 평균 성능이 32.2%포인트 높아졌으며 장문 이해와 에이전트 관련 평가에서는 83.9%포인트 향상됐다고 밝혔다. 전 국민이 활용할 수 있는 AI 서비스를 개발하는 정부의 '모두의 AI' 프로젝트에도 참여 중이다. SK텔레콤은 이 사업을 통해 이용자의 요청을 이해하는 데 그치지 않고 계획을 세워 실제 업무까지 처리하는 '실행형 AI' 개발을 목표로 한다. SK텔레콤이 에이전트 기능에 주목하는 이유는 AI가 처리할 수 있는 업무의 범위와 시간이 빠르게 늘고 있어서다. 초기 생성형 AI가 번역이나 간단한 질의응답을 처리했다면 최근에는 코드 작성과 보고서 초안 등 사람이 수 시간에 걸쳐 하던 업무까지 맡는 수준으로 발전했다. 김 담당은 AI가 연속해서 수행할 수 있는 작업 시간이 앞으로 더 길어질 것으로 내다봤다. 사람이 중간에 진행 상황을 확인하지 않아도 AI가 수 시간 동안 스스로 작업을 이어가고 향후에는 하루 이상 걸리는 업무까지 처리할 수 있다는 전망이다. 여러 AI가 역할을 나눠 일하는 '멀티 에이전트'도 다음 단계로 꼽았다. 하나의 AI가 장시간 작업하는 것을 넘어 여러 에이전트가 조직처럼 협업하고 서로 진행 상황을 확인하며 하나의 업무를 완성하는 방식이다. 이 같은 변화에 따라 파운데이션 모델을 개발하는 방식도 달라지고 있다. 기존에는 대규모 데이터를 학습해 지식과 언어 능력을 높이는 데 초점을 맞췄다면 에이전트 AI에서는 컴퓨터를 사용하고 복잡한 업무를 계획·실행하는 능력이 중요해졌다. 에이전트 AI 시대에는 강화학습의 역할도 커질 것으로 봤다. AI가 실제 문제를 해결하면서 성공과 실패에 따른 피드백을 학습하고 이를 다시 모델에 반영해 실행 능력을 높이는 방식이다. 산업 현장에서 축적되는 업무 데이터 역시 모델 성능을 지속적으로 높이는 자산이 될 수 있다. 이러한 데이터 선순환은 국내 독자 파운데이션 모델을 확보해야 하는 이유와도 연결된다. 해외 AI 모델을 중심으로 에이전트가 확산하면 국내 산업 현장에서 발생하는 업무 데이터와 피드백이 국내 모델의 성능 개선으로 이어지기 어렵기 때문이다. SK텔레콤은 자체 모델의 산업 현장 적용도 확대하고 있다. 철강과 자동차 부품 분야에서는 과거 품질 보고서를 검색해 필요한 정보를 제공하는 방식으로 실증에 나섰다. 국방 분야에서는 보안 환경에 맞는 활용 시나리오를 검증하고 바이오 분야에서는 신물질 탐색 등에 AI 모델을 접목했다. 공공 분야에서는 응용프로그램인터페이스(API)와 AI를 연동해 필요한 정보를 찾고 문서를 작성하거나 각종 증명서 발급을 돕는 기능을 준비하고 있다. 김 담당은 관련 서비스를 향후 6개월 안에 누구나 사용할 수 있도록 준비할 계획이라고 밝혔다. 그는 "파운데이션 모델 자체가 에이전트 AI의 중심부에서 돌아가지만 모델 혼자서는 에이전트 AI를 구성할 수 없다"며 "국내의 좋은 모델로 서비스가 돌아가기 시작하면 데이터가 쌓이고 이를 통해 모델과 플랫폼, 서비스의 밸류체인이 안정화될 수 있다"고 말했다.

2026.09.03 11:29김동원 기자

[AI는 지금] 中 Z.ai, GLM 타고 폭풍 성장…상반기 매출 400% 급증

중국 인공지능(AI) 기업 Z.ai(지푸AI)가 자체 대규모언어모델(LLM)인 'GLM' 확산을 발판으로 클라우드 사업을 빠르게 키우고 있다. API와 구독형 AI 에이전트 수요가 늘며 외형 성장은 가팔라졌지만, 추론에 필요한 연산 비용도 함께 증가하면서 수익성 부담은 커진 모양새다. 1일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 Z.ai의 올해 상반기 매출은 9억5389만 위안으로 전년 동기보다 400% 증가했다. 블룸버그가 집계한 시장 전망치에 따르면 올해 연간 매출은 44억5000만 위안으로 514% 증가할 것으로 예상된다. 성장을 이끈 것은 API와 구독형 서비스를 중심으로 한 클라우드 사업이다. 관련 매출은 지난해 상반기 2900만 위안에서 올해 8억2500만 위안으로 2736% 뛰었다. 전체 매출에서 차지하는 비중도 15.2%에서 86.5%로 확대됐다. 기존 주력 사업이던 온프레미스 구축 매출은 같은 기간 20.5% 감소한 1억2870만 위안에 그쳤다. 기업별 맞춤 구축 사업보다 GLM 모델을 API로 공급하고 AI 에이전트와 개발 도구를 구독 형태로 제공하는 사업이 빠르게 커진 셈이다. 반복 매출도 늘고 있다. Z.ai는 올해 8월 말 기준 연간반복매출(ARR)이 16억 달러에 달했다고 밝혔다. 중국 경쟁사 미니맥스가 같은 달 공개한 ARR 8억 달러의 두 배 수준이다. GLM 서비스형 모델 플랫폼 등록 이용자도 지난달 740만 명을 넘어 올해 초보다 144% 증가했다. Z.ai는 올해 GLM-5-터보(Turbo)를 시작으로 GLM-5.1과 GLM-5.2, GLM-5.3을 잇달아 출시하며 모델 성능을 실제 서비스 매출로 연결하는 데 집중하고 있다. 코딩 도구 '지코드(ZCode)'와 '오토GLM(AutoGLM)' 등 AI 에이전트 제품군도 확대하며 서비스형 모델(MaaS) 사업자에서 에이전트 플랫폼으로 사업 범위를 넓히고 있다. Z.ai는 차세대 모델 개발과 해외 클라우드 사업자와의 협력도 추진하고 있다. 해외에서는 오픈소스 모델을 현지 인프라에 배포하고 매출을 공유하는 방식까지 검토하고 있다. 이에 대해 류더빈 Z.ai 공동 창업자 겸 의장은 "차세대 모델에 더 많은 매개변수와 긴 컨텍스트 윈도, 네이티브 멀티모달 기능을 적용할 계획"이라고 밝혔다. 다만 클라우드 중심의 성장 전략은 수익성에는 부담으로 작용하고 있다. 상반기 매출총이익은 2억5200만 위안으로 163.7% 늘었지만 매출총이익률은 지난해 같은 기간 50%에서 26.4%로 낮아졌다. 온프레미스 구축보다 클라우드 추론 서비스의 연산 비용 부담이 큰 영향이다. 모델 개발을 위한 투자도 이어지고 있다. Z.ai의 상반기 연구개발비는 21억3000만 위안으로 전년 동기보다 33.6% 증가했다. 전체 손실은 20억7000만 위안으로 12.1% 줄었지만 조정 순손실은 19억6000만 위안으로 12.1% 늘었다. 클라우드와 에이전트 사업이 빠르게 커지면서 연산 자원 확보에도 집중하고 있다. Z.ai는 과거 이용량이 몰리는 시간대에 연산 자원 부족으로 서비스 품질이 영향을 받은 적이 있다고 밝힌 바 있다. 이에 최근에는 GLM-5.3-플래시 테스트 트래픽을 중국산 AI 칩으로 구성한 대규모 클러스터에서 처리하는 등 추론 인프라에서 자국산 칩 활용을 늘리고 있다. Z.ai 측 임원은 "올해 초부터 연산 능력을 매우 건전한 속도로 확대하고 있다"며 "앞으로 중국산 칩이 추론 워크로드에서 담당하는 비중도 계속 커질 것"이라고 말했다.

2026.09.01 15:19장유미 기자

Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Next